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마커 기반과 특징기반에 기초한 뇌 영상의 3차원 정합방법의 비교 . 고찰
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  • 마커 기반과 특징기반에 기초한 뇌 영상의 3차원 정합방법의 비교 . 고찰
저자명
조동욱,김태우,신승수,김지영,김동원,조태경
간행물명
한국콘텐츠학회논문지
권/호정보
2003년|3권 3호|pp.85-97 (13 pages)
발행정보
한국콘텐츠학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

MRI, CT, MRI, PET, SPECT, fMRI 등과 같은 단층의료영상은 병원에서 환자의 진단 및 치료 임상적 연구에서 폭넓게 사용되고 있다. 동일한 대상에 대하여 서로 다른 정보를 얻거나 비교를 하기 위하여 서로 다른 영상양식으로 촬영하거나 시간적 간격을 두고 단층영상을 획득하는 경우가 많다. 3차원 영상정합은 비교하고자 하는 두 영상을 하나의 3차원 좌표 공간으로 지도화하는 것이며, 크게 마커기반 정합과 특징기반 정합으로 분류된다. 뇌 영상의 3차원 정합은 뇌 수술부위 선정, 뇌 기능 연구, 뇌 지도화 연구 등에서 시각적 분석과 정량적 분석에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문에서는 뇌의 단층영상에 대하여 흔히 사용되고 있는 3차원 정합인 마커기반 정합법과 특징기반 정합법에 대하여 소개하고 이에 대한 비교 고찰을 행하고자 한다.

기타언어초록

Medical tomography images like CT, MRI, PET, SPECT, fMRI, ett have been widely used for diagnosis and treatment of a patient and for clinical study in hospital. In many cases, tomography images are scanned in several different modalities or with time intervals for a single subject for extracting complementary information and comparing one another. 3D image registration is mapping two sets of images for comparison onto common 3D coordinate space, and may be categorized to marker -based matching and feature-based matching. 3D registration of brain images has an important role for visual and quantitative analysis in localization of treatment area of a brain, brain functional research, brain mapping research, and so on. In this article, marker-based and feature-based matching methods which are often used are introduced.